<p>本期主题：AI的“诊断”提取新科学洞见，帮助设计长寿电池</p><p>关键词： 可解释机器学习、电池寿命预测、黑盒模型、白盒模型、物理信息机器学习、PIML、PINN、SHAP分析、锂金属电池、先进能源材料</p><p>AI在电池寿命预测领域的最新转向：从传统的“黑盒预测”迈向可解释机器学习（Interpretable Machine Learning）。基于电子科技大学彭洪杰教授、刘坤羽教授、王婷婷等团队在《Advanced Energy Materials》2025年发表的综述《Interpretable Machine Learning for Battery Prognosis: Retrospect and Prospect》，我们聊了为什么可解释性如此重要，以及科学家们正在使用的“四大武器”来让AI“说得出理”。这项技术不仅能更准地预测电池寿命，还能从AI的“诊断”中提取新科学洞见，帮助设计更长寿的电池——从手机到电动车，都将受益。</p><p>> 关键概念速查黑盒模型（Black-box）：预测准但解释不了为什么（如传统深度学习）</p><p>白盒模型（White Box）：天生透明，如线性回归（Severson et al. 用第10-100圈容量变化方差早期预测寿命）</p><p>PIML / PINN：物理信息神经网络，将能量守恒等物理定律嵌入AI损失函数</p><p>物理启发特征：增量容量（IC）/差分电压（DV）曲线，直接反映相变和锂损耗</p><p>SHAP分析：量化每个特征对预测的贡献度（如快充 vs. 高温的影响）</p><p>SELF框架：用显著图分析模型注意力，发现放电末段关键，优化协议延长寿命2.8倍</p><p>---</p><p>参考文献 & 延伸阅读核心综述：Ting-Ting Wang, Kun-Yu Liu, Hong-Jie Peng et al., "Interpretable Machine Learning for Battery Prognosis: Retrospect and Prospect", Advanced Energy Materials, 2025. DOI: 10.1002/aenm.202503067</p><p>经典早期预测：Severson et al.,...